Detecção de falhas com  Stacked Autoencoders  e técnicas de reconhecimento de padrões em poços de petróleo operados por  gas lift

Rodrigo  Scoralick Fontoura do Nascimento; Bruno  Henrique Groenner; Ricardo Emanuel  Vaz Vargas; Ismael Humberto  Ferreira dos Santos

doi:10.48011/asba.v2i1.1462

Rodrigo Scoralick Fontoura do Nascimento Universidade Federal de Lavras
Bruno Henrique Groenner Universidade Federal de Lavras
Ricardo Emanuel Vaz Vargas Petróleo Brasileiro S.A.
Ismael Humberto Ferreira dos Santos Petróleo Brasileiro S.A.

DOI: https://doi.org/10.48011/asba.v2i1.1462

Keywords: Autoencoders, Detecção de falhas, Monitoramento de poços de petróleo, Classificação multivariada de séries temporais, Validação cruzada, Reconhecimento de padrões

Abstract

A indústria offshore é responsável pela maior parte da produção de petróleo e gás no Brasil. Devido ao elevado nível de complexidade nessa indústria, ela vem sendo a precursora de novas tecnologias ao longo dos últimos anos. O presente trabalho tem como objetivo o desenvolvimento de um sistema para detecção de falhas em poços de produção de petróleo operados com elevação por gas lift. São utilizados autoencoders empilhados para redução de dimensionalidade e diferentes técnicas de reconhecimento de padrões, verificando métricas de desempenho dos modelos em observações reais de operação disponíveis. Após o desenvolvimento dos classificadores, obteve-se valores de recall elevado (boa parte superior a 0,98), o que mostra a grande aplicabilidade do sistema proposto em detectar falhas em poços de produção offshore.